【论文笔记】（Frequency）FcaNet: Frequency Channel Attention Networks

最新推荐文章于 2025-02-26 12:42:06 发布
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分类专栏： 论文笔记 文章标签： 深度学习 python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jiamenghu/article/details/113883967
版权
本文挑战了全局平均池化在注意力机制中的普遍使用，指出其在频域中仅捕获最低频率信息。作者提出FcaNet，一种多光谱通道注意力框架，通过2D离散余弦变换在频域中利用多个频率信息增强特征多样性。通过选择最重要的频率分量，FcaNet能更好地表征不同通道的语义信息，从而提升模型性能。

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《FcaNet: Frequency Channel Attention Networks》

question
常见的注意力机制，都是默认将GAP（global average pooling ）作为一个不可或缺的预处理过程，然而文中提出GAP是频域中特征分解的一个特例，因此提出在频域进行注意力机制的预处理过程。

对于channel attention，GAP由于简单和高效就被用来计算每个channel的标量代表该channel的重要性。然而GAP不能捕捉丰富的输入模式信息，以及当处理不同输入时缺少特征多样性。因此就有这个问题：仅仅均值信息是否足够表示各种通道。

分析过程
不同的channel可能有同样大小的均值，然而它们对于的语义信息却不同。从频域角度来分析，文中证明了GAP等同于DCT（discrete cosine transform）的最低频率，丢弃了其他包含有用信息的频率元素；CBAM也显示了仅仅使用GAP是不足够的，同时使用GAP和global max pooling可以增强特征多样性。

这篇论文提出了一个multi-spectral channel attention framework。可以利用多个但有限的频率信息增强特征多样性。

Channel attention
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FcaNet: Frequency Channel Attention Networks论文解读
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12-27 1624
文章摘要 本篇文章是对通道注意力机制(Channel Attention)的一种改进，原始的通道注意力机制时使用Global average pooling(GAP)实现的。在本篇文章中，作者基于频率域的分析，提出了 Frequency Channel Attention机制。 方法论 如上图所示，该算法的具体细节如下： 1、将输入的[c,h,w] (在这里不考虑batch)，首先按c分成n个部分，即上图中的[C0,...,Cn−1C^0,...,C^n-1C0,...,Cn−1]。 2、对每一个C计算其
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基于频率分析，我们从数学上证明了传统的全局平均池是频域特征分解的特例。通过证明，我们自然地在频域推广了信道注意力机制的压缩，并提出了多光谱信道注意力的方法，称为FcaNet。
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FcaNet:FcaNet
03-05
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通道注意力在计算机视觉领域取得了重大成功，许多工作都致力于设计更加高效的通道注意力模块，而忽略了一个问题，使用全局平均池化作为预处理。基于频率分析，本文从数学上证明了全局平均池化是频域特征分解的特例。在此基础上，推广了频域中的通道注意力预处理机制，并提出了全新的多谱通道注意力的FcaNet。只需改变原始SENet​​中的一行代码，在图像分类、目标检测和实例分割任务上与其他信道关注方法相比取得了最先进的结果。
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